学术背景 髓母细胞瘤（Medulloblastoma, MB）是儿童中最常见的恶性脑肿瘤之一。尽管近年来在分子特征和多模式治疗方面的进展显著提高了患者的生存率，但髓母细胞瘤的预后仍然与分子亚型密切相关，尤其是Group 3亚型的患者预后最差。目前，临床前研究主要依赖于小鼠模型，但这些模型耗时且成本高昂，不适合大规模药物筛选。因此，开发一种快速、高效的体内模型对于加速髓母细胞瘤的治疗研究至关重要。 斑马鱼（Danio rerio）胚胎因其高繁殖率、体外胚胎发育、体积小、发育迅速以及维护成本低等优势，逐渐成为多种人类癌症研究的理想模型。特别是斑马鱼胚胎在移植人类肿瘤细胞后，能够模拟肿瘤的生长和转移，显示出与患者肿瘤相似的特征。然而，斑马鱼模型在髓母细胞瘤研究中的应用尚未得到充分探索。本研究的目的...

3D-TSE序列在延长颅内远处复发时间中的疗效：一项基于组织学多样化患者队列的分阶段分析 学术背景 脑转移瘤（Brain Metastases, BM）是颅内恶性肿瘤的主要类型，显著影响癌症相关的发病率和死亡率。在系统性癌症的初始诊断中，约15%的患者在任何阶段以及高达30%的IV期患者被诊断为脑转移瘤，随着系统性疾病进展，这一比例可能上升至50%。随着磁共振成像（MRI）的普及和分期指南的实施，脑转移瘤的发病率显著增加。然而，尽管全脑放疗（Whole Brain Radiotherapy, WBRT）在治疗脑转移瘤方面有一定效果，但其对神经认知功能的负面影响使得立体定向放射外科（Stereotactic Radiosurgery, SRS）或分次放射外科（Fractionated Ster...

背景介绍 弥漫性半球胶质瘤（Diffuse Hemispheric Glioma, DHG）是一种侵袭性强、预后差的高级别脑胶质瘤，尤其在儿童和青少年中发病率较高。H3G34R/V突变是这类肿瘤的常见遗传变异之一，通常伴随ATRX（α-地中海贫血/智力低下综合征X连锁蛋白）基因的失活。ATRX的缺失与端粒替代延长（Alternative Lengthening of Telomeres, ALT）机制密切相关，这种机制使肿瘤细胞绕过端粒缩短的限制，获得无限增殖的能力。然而，H3G34R突变与ATRX失活之间的相互作用及其对肿瘤细胞生物学行为的影响尚不明确。 此外，目前针对H3G34R突变型DHG的有效治疗手段有限，患者预后较差。近年来，PARP（聚腺苷二磷酸核糖聚合酶）抑制剂在多种癌症治疗中...

中枢神经系统生殖细胞肿瘤的长期随访研究：病理学为基础的三分治疗分层 学术背景 中枢神经系统生殖细胞肿瘤（CNS GCTs）是一类主要发生在青少年中的罕见肿瘤，尤其是12至16岁的男性患者。这类肿瘤被认为起源于原始生殖细胞（PGCs），这些细胞在胚胎发育过程中偏离了正常的迁移路径，最终在中枢神经系统中形成肿瘤。CNS GCTs的诊断依赖于临床表现、影像学检查以及肿瘤标志物（如甲胎蛋白AFP和人绒毛膜促性腺激素hCG）的检测。尽管近年来治疗手段有所进步，但CNS GCTs的治疗仍然面临诸多挑战，尤其是如何平衡治疗效果与长期副作用之间的关系。 1995年至2003年间，日本进行了一项多中心的II期临床试验，旨在通过病理学为基础的三分治疗分层（Germinoma、中等预后组和不良预后组）来评估CNS...

Napabucasin联合放疗在弥漫性中线胶质瘤中的靶向递送 背景介绍 弥漫性中线胶质瘤（Diffuse Midline Glioma, DMG）是儿童中最具侵袭性的原发性脑肿瘤，患者的平均生存期通常不到一年。尽管放疗（Radiation Therapy, RT）是目前的标准治疗方法，但其仅能短暂缓解症状，无法显著延长患者的生存期。此外，由于DMG位于脑干等中线结构，手术切除风险极高，系统性治疗的疗效也因血脑屏障（Blood-Brain Barrier, BBB）的存在而受到限制。因此，寻找一种能够与放疗协同作用的治疗策略，成为DMG研究的重要方向。 Napabucasin是一种NAD(P)H醌氧化还原酶1（NQO1）生物激活的活性氧（Reactive Oxygen Species, ROS...

基于生理MRI的肿瘤生境分析预测IDH野生型胶质母细胞瘤患者短期预后 学术背景 胶质母细胞瘤（Glioblastoma, GBM）是一种高度恶性的脑肿瘤，具有显著的肿瘤内异质性（intratumoral heterogeneity），这种异质性不仅体现在基因表达、组织病理学上，还表现在宏观结构上。这种异质性导致了治疗反应的多样性和肿瘤耐药性的发展，使得胶质母细胞瘤的预后极差。早期准确预测肿瘤进展对于及时调整治疗方案（如再次手术或使用贝伐珠单抗）至关重要，然而，治疗后胶质母细胞瘤中肿瘤复发和放射性损伤的共存使得进展预测变得复杂。 近年来，基于多参数生理MRI（如脑血容量Cerebral Blood Volume, CBV和表观扩散系数Apparent Diffusion Coefficient...

基于CNN与Dilated Sampling Self-Attention的ABVS乳腺肿瘤分割研究 学术背景 乳腺癌是全球范围内第二大常见癌症，早期和准确的检测对于改善患者预后和降低死亡率至关重要。尽管目前有多种成像技术（如X线乳腺摄影、磁共振成像和手持超声）被用于乳腺癌的早期筛查，但这些技术往往面临分辨率有限或操作依赖性强等问题。为了解决这些问题，自动化乳腺容积扫描仪（Automated Breast Volume Scanner, ABVS）应运而生。ABVS能够自动获取整个乳房的全面视图，但其图像分析仍然具有挑战性，主要由于乳腺肿瘤在大小、形状和位置上的显著差异。近年来，深度学习在医学图像分析中取得了显著进展，尤其是卷积神经网络（CNN）和变换器（Transformer）在肿瘤分割和...

学术背景与问题引入 在当今教育领域，公共演讲焦虑（Public Speaking Anxiety, PSA）是一个普遍存在的现象，尤其是在非母语学习者中。这种焦虑不仅影响学习者的表达能力，还可能阻碍其个人发展。为了帮助学习者克服这一问题，研究者们开始探索如何通过多模态数据（如视频、音频和文本）自动检测演讲焦虑状态。然而，现有的多模态公共演讲焦虑检测（Multimodal Public Speaking Anxiety Detection, MPSAD）模型在训练过程中容易受到多种潜在偏差的影响，例如上下文偏差（context bias）、标签偏差（label bias）和关键词偏差（keyword bias）。这些偏差会导致模型过度依赖某些表面特征，而未能充分利用多模态信息，从而降低检测的准...

学术背景 在机器学习和神经网络领域，持续学习（Continual Learning）是一个重要的研究方向。持续学习的目标是让模型能够在一系列任务中不断学习新知识，同时避免遗忘已经学到的旧知识。然而，现有的持续学习方法面临一个主要挑战：灾难性遗忘（Catastrophic Forgetting）。灾难性遗忘指的是模型在学习新任务时，会迅速遗忘之前学到的知识，导致旧任务的性能大幅下降。这一问题在现实应用中尤为突出，因为许多任务需要模型在不断变化的环境中持续学习和适应。 为了解决这一问题，研究者们提出了多种方法，其中基于回放的方法（Rehearsal-based Methods）是一种常见的解决方案。这类方法通过存储旧任务的代表性样本，并在学习新任务时回放这些样本来巩固旧知识。然而，现有的回放方法...

复杂量化最小误差熵与基准点的理论及应用：模型回归中的突破 学术背景 在机器学习和信号处理领域，非高斯噪声的存在往往会对模型的性能产生不利影响。传统的均方误差（Mean Squared Error, MSE）虽然在理论上和计算上具有简单性，但在面对非高斯噪声时，其可靠性受到严重挑战。为了解决这一问题，研究者们提出了多种优化准则，其中最小误差熵（Minimum Error Entropy, MEE）因其在抑制脉冲噪声和异常值方面的优异表现而备受关注。然而，原始的MEE算法由于需要对误差样本进行双重求和，计算复杂度较高，限制了其在大规模数据集中的应用。 为了降低计算负担，Zheng等人提出了量化最小误差熵（Quantized MEE, QMEE），通过量化技术显著提高了计算效率。在此基础上，本研究...